电阻抗成像(Electrical Impedance Tomography,简称EIT)是近年来发展起来的一种基于计算机断层成像的医学影像技术.它根据生物体内部不同组织的导电参数的异性,由注入的交变电流信号和测量得到的电压数据,利用重建算法得到电阻抗的断层图像.EIT技术得到的是一种功能性图像,可以用于人体组织与器官的功能性评价,临床上可用于肿瘤、癫痫等多种疾病的早期发现及诊断.EIT技术具有无创伤、低成本、连续监测等特点,近年来已成为国内外生物医学工程领域研究的热点问题之一.在理论上,EI T技术是一个涉及电磁场计算的逆问题,其核心是阻抗图像的重建算法.电磁场计算的逆问题本质上是数学物理的逆问题,因此,EIT图像的重建涉及到有限元理论、非线性方程组的求解和逆问题的病态性等数学物理问题.目前,EIT技术面临的难题之一是受测量数据信息量的限制,重建图像的空间分辨率较低,甚至在重建过程中出现严重的病态性,难以得到重建图像或重建图像严重失真,制约了该技术的临床应用.针对以上问题,该文对EIT图像的重建模型和重建算法作了较为深入地研究.重点研究了静态EIT成像中的Newton-Raphson算法及其改进方法,包括基于有限元的正问题的求解、Newton-Raphson算法的建立及修正、图像重建仿真及对影响图像重建效果因素的分析;讨论了小波理论在EIT成像方面的应用.理论分析和仿真实例表明,该文提出的对Newton-Raphson算法的改进方案是可行的,与传统方法相比,该方法不仅可以改善成像效果,而且可以提高Hessian矩阵的收敛速度.该文提出的对电阻抗异常区域进行二次重建的方法也可有效提高EIT重建图像的质量.